數(shù)據(jù)中心/云計算可以說是人工智能領(lǐng)域的核心，占據(jù)了英偉達總收入的85%～90%。不僅是超大規(guī)模云服務(wù)提供商在大力投資，各國也將數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施納入未來幾年的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃。這股由“ChatGPT之后”的時代驅(qū)動的增長浪潮正在創(chuàng)造數(shù)萬億美元的額外價值，同時也成為當(dāng)前地緣政治討論中的一個關(guān)鍵主題。然而，這些技術(shù)所投入的巨大資金何時能夠?qū)崿F(xiàn)真正的回報，是一個關(guān)鍵問題。本報告強調(diào)了TechInsights認為將在2025年及以后塑造數(shù)據(jù)中心半導(dǎo)體行業(yè)的五大趨勢。同時，本報告還概述了我們今年主要關(guān)注的領(lǐng)域。

趨勢一：數(shù)據(jù)中心資本支出將持續(xù)增長

頂級超大規(guī)模云服務(wù)商2025年將在AI上投資約3200億美元。其中，亞馬遜將投入970億美元，主要用于云計算業(yè)務(wù)；微軟850億美元，谷歌750億美元。Meta也將投入650億美元。盡管有質(zhì)疑聲，但科技巨頭投資不減。

趨勢二：大型語言模型（LLM）推理成本將下降

DeepSeek R1引發(fā)熱議后，人工智能的前景從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理。DeepSeek表示，迭代研究或能優(yōu)化模型，通過迭代研究，可以優(yōu)化模型，以更少的計算資源進行訓(xùn)練。這意味著人工智能的大部分重心將轉(zhuǎn)向推理，而隨著越來越多的模型使用類似的技術(shù)建立起來，競爭將不再是誰能建立更好的模型，而是如何盡可能降低每次查詢的成本。

趨勢三：中國短期內(nèi)將面臨挑戰(zhàn)

中國近期已儲備了大量先進的AI芯片，這些芯片可能足以支撐其未來幾年內(nèi)的AI發(fā)展，使其能夠構(gòu)建并測試新的AI模型，直至建立起自己的AI生態(tài)系統(tǒng)。然而，中國的經(jīng)濟放緩和人口挑戰(zhàn)可能會給這一前景帶來阻礙。中國的AI初創(chuàng)企業(yè)DeepSeek最近發(fā)布了新的模型，這些模型在成本和性能上都超過了科技巨頭的同類產(chǎn)品。華為的定制AI解決方案現(xiàn)在也被字節(jié)跳動等公司用于訓(xùn)練他們的模型。這些發(fā)展有可能打破全球定價格局，提供高性能且成本更低的替代方案。趨勢四：老舊服務(wù)器將迎來大規(guī)模更新

全球多數(shù)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施已超六年，能耗高而效率低。隨著AI的發(fā)展，企業(yè)正致力于整合與提升能效的現(xiàn)代化改造，旨在降耗并為AI騰出空間。戴爾、惠普企業(yè)和聯(lián)想等OEM因此迎來收入增長，預(yù)計全球大量通用計算服務(wù)器和存儲設(shè)備將迎來新一輪升級，為其產(chǎn)品組合帶來亟需的增收。

趨勢五：軟硬件協(xié)同設(shè)計以優(yōu)化人工智能工作負載
2025年，軟硬件協(xié)同設(shè)計對日益龐大復(fù)雜的AI模型至關(guān)重要。企業(yè)將采用更集成的方法，同步開發(fā)機器學(xué)習(xí)框架、模型架構(gòu)和定制芯片，以優(yōu)化訓(xùn)練和推理成本，同時保持或提升模型性能。DeepSeek R1通過優(yōu)化混合專家模式（MoE），展現(xiàn)了軟硬件協(xié)同優(yōu)化可大幅提升AI的可擴展性和成本效益。未來將有更多針對特定用例優(yōu)化的AI系統(tǒng)。